• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2627-2642
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• 2023

Parkinson's disease (PD) is a typical, chronic neurodegenerative disease involving the concentration of dopamine, which can disrupt motor activity and cause different degrees of gait disturbance relevant to PD severity in patients. As current clinical PD diagnosis is a complex, time-consuming, and challenging task that relays on physicians' subjective evaluation of visual observations, gait disturbance has been extensively explored to make automatic detection of PD diagnosis and severity rating and provides auxiliary information for physicians' decisions using gait data from various acquisition devices. Among them, wearable sensors have the advantage of flexibility since they do not limit the wearers' activity sphere in this application scenario. In this paper, an attention-based temporal network (ATN) is designed for the time series structure of gait data (vertical ground reaction force signals) from foot sensor systems, to learn the discriminative differences related to PD severity levels hidden in sequential data. The structure of the proposed method is illuminated by Transformer Network for its success in excavating temporal information, containing three modules: a preprocessing module to map intra-moment features, a feature extractor computing complicated gait characteristic of the whole signal sequence in the temporal dimension, and a classifier for the final decision-making about PD severity assessment. The experiment is conducted on the public dataset PDgait of VGRF signals to verify the proposed model's validity and show promising classification performance compared with several existing methods.

• 해양환경안전학회지
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• 제14권4호
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• pp.257-266
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• 2008

PAHs는 인간활동에 의한 화석연료 이용으로 해양환경 중에 넓게 분포되어 있다. 환경 중 다양한 경로를 통해 해양으로 유입된 PAHs는 잠재적으로 해양 수서환경 생물에 대해서 발암성과 돌연변이를 일으키고 있다. 광양만은 여수화학공단, 광양제철소, 콘테이너부두가 위치해 있고 도시화가 진행되어 PAHs의 오염이 예상되는 해역이다. 본 연구는 광양만의 주상퇴적물에서 PAHs의 오염에 관한 연구를 수행하였다. 주상퇴적물은 1999년 7월에 4개 정점(A, B, C와 D)에서 채집하여 soxhlet extractor로 추출하고 GC-MS를 이용하여 PAHs 13종을 검출하였다. 주상퇴적물에서 13종 PAHs 화합물 모두가 검출되었으며, Total PAHs는 275.04${\sim}$2,838.6464(평균 406.43)${\mu}g/kg$ dry wt.의 범위로 검출되었고 분석한 PAHs 화합물 중 Naphthalene이 40.60${\sim}$2294.06${\mu}g/kg$ dry wt.로서 거의 모든 시료에서 가장 높게, Anthracene이 2.63${\sim}$11.30${\mu}g/kg$ dry wt.로서 가장 낮게 나타났다. Total PAHs와 PAHs 화합물의 상관관계는 Naphthalene, Acenaphthylene, Phenanthrene과 같은 저분자량 물질에서 상대적으로 높은 상관관계를 나타내었다. P/A(Phenanthrene/Anthracene)비와 F/P(Fluoranthene/Pyrene)비에 의한 기원의 형태는 연소기원과 유류오염기원의 복합적인 영향을 받는 것으로 나타났다. 광양만 주상퇴적물에서의 TotaI PAHs 농도는 생물학적 영향에 대한 기준(Biological effect guidelines)인 ER-L(Effect Range-Low), ER-M(Effect Range-Middle) 및 OAET(Overall Apparent Effect Thresholds)보다 적은 값을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.36-44
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• 2010

본 논문은 차세대 통합망 환경에서 IPTV와 같은 영상 스트리밍 서비스를 위해 종단간 가용대역폭 모니터링을 통하여 영상 품질을 제어할 수 있는 영상 품질 제어 시스템(VQCS)을 제안한다. IPTV 서비스를 통해 영상, 음성 및 게임과 같은 다양한 멀티미디어 서비스들을 제공할 수 있으며 이런 서비스들은 대용량의 대역폭을 소비하게 된다. 이때 네트워크 가용대역폭이 부족할 경우 영상 끊김, 형태 왜곡 및 잔상과 같은 영상 품질 저하가 발생하게 된다. 영상 스트리밍 서비스의 품질을 안정적으로 제어하기 위해서는 가용대역폭 모니터링 방안이 요구된다. 이에 우리는 단말 내의 영상 품질 제어 시스템에서 IP 헤더 내의 전체길이(Total Length) 필드를 이용하여 단위시간 동안 링크를 점유하고 있는 패킷 양 계산을 통해 가용 대역폭을 측정하였으며, 가용대역폭 정보를 기반으로 네트워크 내의 스케일러빌리티 추출기는 영상 스트림 데이터율을 적응적으로 선택하여 대역폭 부족으로 인한 영상 스트리밍의 품질 저하를 막아 서비스 품질을 향상시킬 수 있다.

• 한국정밀공학회지
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• 제29권4호
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• pp.461-468
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• 2012

Silo is a warehouse for storing granular materials such as grain, cement, petroleum compound and coal. When compared to other warehouses, the silo can use space efficiently. The coal silo are consists of silo, tunnel and extractor. Of these, there are not sufficient study and design data on tunnel. It depends heavily upon trial and error method by field engineers with several years of experience. Recently, silos are constructed with a large size, and tunnel becomes to be in danger of severe cracking and collapse by a huge load of coal. So it is necessary to analyze structural safety for tunnel. In this study, the problems of the tunnel are analyzed by field data, and reinforcement of structural weak area using FE analysis has been carried out to design the tunnel satisfying structural safety. From FE Analysis, the reinforced model which does not exceed the yield strength of the material has been proposed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2390-2406
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• 2022

Scene text recognition has important application value and attracted the interest of plenty of researchers. At present, many methods have achieved good results, but most of the existing approaches attempt to improve the performance of scene text recognition from the image level. They have a good effect on reading regular scene texts. However, there are still many obstacles to recognizing text on low-quality images such as curved, occlusion, and blur. This exacerbates the difficulty of feature extraction because the image quality is uneven. In addition, the results of model testing are highly dependent on training data, so there is still room for improvement in scene text recognition methods. In this work, we present a natural scene text recognizer to improve the recognition performance from the feature level, which contains feature representation and feature enhancement. In terms of feature representation, we propose an efficient feature extractor combined with Representative Batch Normalization and ResNet. It reduces the dependence of the model on training data and improves the feature representation ability of different instances. In terms of feature enhancement, we use a feature enhancement network to expand the receptive field of feature maps, so that feature maps contain rich feature information. Enhanced feature representation capability helps to improve the recognition performance of the model. We conducted experiments on 7 benchmarks, which shows that this method is highly competitive in recognizing both regular and irregular texts. The method achieved top1 recognition accuracy on four benchmarks of IC03, IC13, IC15, and SVTP.

• 대한치매학회지
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• 제23권3호
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• pp.146-160
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• 2024

Background and Purpose: The emotions of people at various stages of dementia need to be effectively utilized for prevention, early intervention, and care planning. With technology available for understanding and addressing the emotional needs of people, this study aims to develop speech emotion recognition (SER) technology to classify emotions for people at high risk of dementia. Methods: Speech samples from people at high risk of dementia were categorized into distinct emotions via human auditory assessment, the outcomes of which were annotated for guided deep-learning method. The architecture incorporated convolutional neural network, long short-term memory, attention layers, and Wav2Vec2, a novel feature extractor to develop automated speech-emotion recognition. Results: Twenty-seven kinds of Emotions were found in the speech of the participants. These emotions were grouped into 6 detailed emotions: happiness, interest, sadness, frustration, anger, and neutrality, and further into 3 basic emotions: positive, negative, and neutral. To improve algorithmic performance, multiple learning approaches were applied using different data sources-voice and text-and varying the number of emotions. Ultimately, a 2-stage algorithm-initial text-based classification followed by voice-based analysis-achieved the highest accuracy, reaching 70%. Conclusions: The diverse emotions identified in this study were attributed to the characteristics of the participants and the method of data collection. The speech of people at high risk of dementia to companion robots also explains the relatively low performance of the SER algorithm. Accordingly, this study suggests the systematic and comprehensive construction of a dataset from people with dementia.

• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.31-38
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• 2021

낙상사고는 언제, 어디에서 일어날지 예측하기 어렵다. 또한 신속한 후속 조치가 수행되지 않으면 생명의 위협으로 이어지므로 낙상사고를 자동으로 감지할 수 있는 연구가 필요하게 되었다. 자동적인 낙상사고 감지기법 중 손목에 부착된 IMU 센서를 활용한 기법은 움직임이 많아 낙상사고 검출이 어렵지만, 착용의 간편함과 접근성이 뛰어난 기법으로 인식되고 있다. 낙상 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해 본 연구는 KNN과 SVM과 같은 머신러닝으로 적은 데이터를 효율적으로 학습하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 이들 수학적 분류기의 성능을 높이기 위해 본 연구에서는 주파수 공간에서 취득한 특징 데이터를 활용하였다. 제안된 알고리즘은 표준 데이터세트를 활용한 실험을 통해 모델의 파라미터와 주파수 특징 추출기의 파라미터를 다각화하여 그 영향을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 학습 데이터를 확보하기 어려운 현실적인 문제에 적절히 대처할 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 다른 분류기보다 경량화되어 있기 때문에 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 처리장치 탑재가 어려운 소형 임베디드시스템에도 구현이 용이했다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.343-350
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• 2022

서로 다른 특징을 가지는 이미지를 통합하여 작물의 병충해 분류를 위한 심층신경망을 훈련하는 것이 학습 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하고, 심층신경망의 학습 결과를 개선할 수 있는 이미지 통합방법에 대해 실험하였다. 실험을 위해 두 종류의 작물 이미지 공개 데이터가 사용되었다. 하나는 인도의 실제 농장 환경에서 촬영된 작물 이미지이고 다른 하나는 한국의 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지였다. 작물 잎 이미지는 정상인 경우와 4종류의 병충해를 포함하여 5개의 하위 범주로 구성되었다. 심층신경망은 전이학습을 통해 사전 훈련된 VGG16이 특징 추출부에 사용되었고 분류기에는 다층퍼셉트론 구조를 사용하였다. 두 공개 데이터는 세 가지 방법으로 통합되어 심층신경망의 지도학습에 사용되었다. 훈련된 심층신경망은 평가 데이터를 이용해 평가되었다. 실험 결과에 따르면 심층신경망을 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지로 학습한 이후에 실제 농장 환경에서 촬영한 작물 이미지로 재학습하는 경우에 가장 좋은 성능을 보였다. 서로 다른 배경의 두 공공데이터를 혼용하여 사용하면 심층신경망의 학습 결과가 좋지 않았다. 심층신경망의 학습 과정에서 여러 종류의 데이터를 사용하는 방법에 따라 심층신경망의 성능이 달라질 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.68-75
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• 2017

본 논문에서는 해안가의 수평 파력발전 장치에 도입되는 상단 힌지 진자 형태의 파랑에너지 1차 추출 시스템에 대한 동적 운동 특성을 수조에서 모형실험과 연동 시뮬레이션을 통해 고찰 하였다. 조파기의 일정한 파고와 주기의 정현파형태 파도가 수조 프레임에 고정된 상단 힌지 진자 체의 플랩 부이에 부딪쳤을 때 부이 전체의 토크와 운동 궤적을 측정하였다. 또한 파도가 플랩부이에 부딪치는 현상을 강체 동력학과 입자유체 거동에 대한 연동 시뮬레이션을 통해 유체입자가 플랩부이에 부딪칠 때의 압력을 구하여 전체 부이에서의 토크와 힌지에서의 반력을 도출하여 비교 고찰 하였다. 그리고 일 방향수평 파도에 따른 진자 체의 규칙적이고 효과적인 좌우 주기운동을 발생시키기 위한 인장력 조정 값을 도출하였다. 향후 상단 힌지 진자 형태의 에너지 추출장치를 특징으로 하는 해안가 수평파력 발전 장치의 개발 및 제작 시 본 연구에서 도출된 결과 값을 주요 설계 데이터로 적용하고자 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.171-177
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• 2006

클락 유지 기능을 가지는 저가의 고성능 40 Gb/s 클락 복원기를 위상 고정 루프를 적용하여 설계 및 제작하였다. 클락 복원기는 클락 추출기, RF 믹서, 주파수 판별기, 위상 변환기, 클락 유지 회로로 구성되어 있다. 추출된 40 GHz 클락은 10 GHz 유전체 공진 발진기와 위상이 동기된다. 위상 고정 루프를 사용한 클락 복원기는 기존의 유전체 공진 필터를 사용한 개방형 클락 복원기에 비해 클락의 안정성과 지터 특성이 크게 향상되었다. 측정된 지터의 실효치는 230 fs였다. 또한 입력 신호가 끊어질 경우, 유지 회로에 의해 연속적인 클락 유지가 가능하였다.